1. 新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学)
2. 沈阳工程学院新能源学院
3. 国网天津市电力公司电力科学研究院
纸质出版:2026
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边文钰, 史佳琪, 刘念, 等. 考虑电力中长期交易机制的次月典型日负荷曲线预测[J]. 电网技术, 2026,50(6):2278-2293.
边文钰, 史佳琪, 刘念, et al. 考虑电力中长期交易机制的次月典型日负荷曲线预测[J]. 2026, 50(6): 2278-2293.
边文钰, 史佳琪, 刘念, 等. 考虑电力中长期交易机制的次月典型日负荷曲线预测[J]. 电网技术, 2026,50(6):2278-2293. DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2025.1125.
边文钰, 史佳琪, 刘念, et al. 考虑电力中长期交易机制的次月典型日负荷曲线预测[J]. 2026, 50(6): 2278-2293. DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2025.1125.
随着全国统一电力市场的快速发展,典型曲线的精准预测成为了中长期市场与现货市场有效衔接互动的关键问题。文章聚焦于次月典型日负荷曲线预测问题,提出了一种融合分时段电价因素与多尺度时序特征的用户群次月典型日负荷预测框架。首先,构建了Mamba-LWT(Mamba-local window transformer)双通道时序模型,分别捕捉季节性宏观趋势与日内局部波动,并通过长短期时序路由自适应聚合输出,实现了对负荷曲线多尺度特性的精准建模。同时,在模型中引入改进的迁移学习策略,通过源域数据预训练通用时序特征,再通过目标域数据分层微调补充分时电价特征,解决了当前分时电价政策下目标域样本不足的难题。最后,基于北方某市工商用户用电数据验证模型的有效性,表明所提框架在点预测上优于所选主流对比模型,各预测指标的误差数值降低10.32%以上;在区间预测上,90%置信区间各项指标相较于现有模型提升了至少2.21%。研究结果可为后续电力交易策略提供数据基础。
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